La automatización impulsada por IA es la automatización empresarial 2.0

Nuestra nueva normalidad está impulsando la demanda de los clientes para automatizar procesos que eliminen tareas repetitivas y monótonas y aumenten a los humanos para producir resultados sobrehumanos más rápidamente. Para satisfacer esta demanda, estamos impulsando la automatización con inteligencia artificial (IA) para permitir a las empresas automatizar un conjunto más amplio de tareas, como ilustran los siguientes ejemplos:

• La eliminación de tareas apunta a tareas simples y repetitivas en todo el negocio y TI. La automatización de estas tareas liberará a los empleados para que puedan hacer un trabajo más reflexivo. Por ejemplo, con las oficinas cerradas que mantienen alejados a muchos de sus trabajadores, PayPal ha recurrido a los chatbots, utilizándolos para un récord del 65 % de las consultas de los clientes basadas en mensajes en las últimas semanas. “Los recursos que podemos desplegar a través de la IA nos permiten ser más flexibles con nuestro personal y priorizar su seguridad y bienestar”, estableció PayPal en un comunicado.   
• El aumento de tareas respalda, acelera y aumenta la eficiencia de los empleados. Por ejemplo, con el mayor uso de servicios en línea durante la pandemia de coronavirus, los agentes de atención al cliente impulsados por IA pueden permitir que un solo agente ayude a más usuarios, disminuya las colas de servicio y aumente la defensa de los clientes. La IA se utiliza para evaluar la intención del usuario y capturar información, así como la naturaleza del problema que el cliente solicita a la empresa que resuelva. Un flujo de trabajo de automatización puede examinar posibles resoluciones sin involucrar a un humano. Dicho esto, la forma más poderosa de aumento de tareas es cuando los humanos y los sistemas de IA trabajan de la mano para lograr el resultado deseado.

Para lograr estos resultados, estamos trabajando activamente para avanzar en la tecnología de automatización hacia la automatización impulsada por IA, que nombramos Automatización 2.0. La automatización impulsada por IA se define como un proceso continuo de automatización de bucle cerrado donde se descubren y analizan patrones de datos, de modo que las decisiones sobre los insights provenientes de los datos se pueden traducir en acciones automatizadas, con una IA que proporciona optimizaciones proactivas durante cada etapa del proceso. La automatización impulsada por IA emplea inteligencia que se puede poner en práctica para ofrecer operaciones de TI y negocio con rapidez, menor costo y una mejor experiencia de usuario. La siguiente sección examina estas cuatro etapas, ilustrando cómo la IA se está transformando en cada una de estas etapas.

Detectar

Comprenda y clasifique mejor los datos y procesos no estructurados para que pueda disminuir la carga de analizar y orquestar acciones manualmente.

Sin IA, el descubrimiento de datos asociado a la automatización se limita principalmente a procesos estructurados y datos estructurados. Los datos no estructurados son inherentemente ruidosos y generalmente ralentizan el proceso de automatización. Con el uso del machine learning (ML), se producen modelos para cortar, desentrañar y detectar patrones en los datos ruidosos. Por ejemplo, con un modelo clasificador debidamente entrenado, los documentos pueden clasificarse como facturas o reclamaciones de seguros. Del mismo modo, las alertas de un sistema informático pueden agruparse y asignarse a un ticket de incidencia específico. Con la IA, el proceso de descubrimiento ya no está bloqueado por la falta de estructura; utiliza la IA de forma inteligente para mover de descubrimiento a toma de decisiones.

Para obtener una explicación más profunda de los matices entre los diferentes tipos de tecnologías de IA, consulte “IA vs. machine learning vs. aprendizaje profundo vs. redes neuronales: ¿cuál es la diferencia?“

Decida

Combine la precisión de la automatización de TI con una metodología bien definida de automatización del negocio para que pueda automatizar más rápido y con mayor precisión tanto en TI como en negocios.

La automatización impulsada por IA tiene como objetivo proporcionar de manera integral un sistema convergente de automatización de negocios y TI que opera a través de una amplia gama de tipos de mano de obra, incluidos trabajadores de negocios, arquitectos de soluciones, ingenieros de software, operaciones de TI, ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE), seguridad y cumplimiento de normas. Al descubrir patrones de datos en el negocio y la TI, la toma de decisiones puede ahora tener mayor impacto en comparación con sistemas que están compartimentados en partes específicas de una compañía. Un ejemplo de esto es correlacionar la actividad entre el desarrollo de software y las operaciones de TI. En este caso, los cambios en el código fuente y la configuración durante el desarrollo pueden compararse con los incidentes que se producen en un sistema informático en funcionamiento para predecir el riesgo asociado a futuros cambios en ese código o configuración. Al aplicar la IA a la automatización, estamos mejorando enormemente la velocidad con la que una empresa puede reaccionar a los nuevos patrones descubiertos.

Actúe

Involucre a los bots de software de forma más natural y colaborativa para que las interacciones sean más productivas y de autoservicio.

El proceso de automatización se diferencia aún más en la forma en que se llevan a cabo las acciones automatizadas. El estándar de oro en la automatización de acciones es la tecnología de automatización robótica de procesos (RPA). Con el poder de la IA, estamos evolucionando la RPA desde simples scripts robóticos hasta convertirnos en una tecnología que se parece más a un empleado digital en el lugar de trabajo. Este emparejamiento de los mundos virtual y físico permite simular acciones para evitar problemas incluso antes de que ocurran, evitar el tiempo de inactividad y desarrollar nuevas oportunidades. Además, la Automatización 2.0 utiliza procesamiento avanzado del lenguaje natural para producir una relación más colaborativa entre la IA y los empleados para producir una fuerza laboral híbrida.

Optimice

Prediga incidentes potenciales antes para que los sistemas puedan resolver problemas de manera proactiva antes de que afecten a las operaciones normales.

Las optimizaciones se aplican continuamente durante las fases de descubrimiento, decisión y acción, aprovechando nuevos insights para mejorar de forma autónoma las operaciones de negocio y TI mediante retroalimentación en bucle cerrado. En la automatización 2.0, las optimizaciones pasan de ser reactivas a ser predictivas y proactivas. Con una vista end-to-end de los datos en el negocio y la TI, la automatización impulsada por IA puede anticipar las fluctuaciones y ayudar a evitar la exageración. Por ejemplo, al combinar las propiedades estructuradas y no estructuradas de los registros históricos de cambios e incidentes de la TI empresarial, se pueden extraer vínculos entre los cambios y los incidentes para crear evidencia empírica como nuevas entradas para un modelo de riesgo de cambios. A medida que el departamento de TI implementa nuevos cambios, se pueden emitir alertas proactivas en tiempo real basadas en predicciones que ilustran por qué estos cambios son de alto riesgo según evidencias previas. Guía de mercado de Gartner para plataformas AIOps declara este estilo proactivo de gestión de riesgos como la etapa más sofisticada de la automatización.

El proceso de automatización de descubrir, decidir, actuar y optimizar podría llevar a uno a pensar que la automatización es un proceso secuencial y que consume mucho tiempo. Si bien es absolutamente cierto que perfeccionar el proceso de automatización puede llevar semanas o meses, existen vías rápidas para avanzar. Por ejemplo, el uso de RPA y el desarrollo de código bajo están diseñados para acelerar la automatización de actividades o procesos "pequeños" para que los clientes puedan obtener un ROI inmediato sin tener que esperar hasta que se automatice todo el proceso de extremo a extremo. El rápido tiempo de respuesta también permite que las empresas y TI fallen rápidamente al iterar rápidamente y responder en tiempo real a fuerzas externas.

La automatización impulsada por IA no exige que todos los implicados sean científicos de datos. Por el contrario, el uso de la IA permite que la tecnología de automatización llegue a la población general de usuarios empresariales, además del desarrollador de TI, los trabajadores del conocimiento altamente calificados y, por supuesto, el científico de datos. Los usuarios de toda la empresa se benefician de modelos previamente entrenados que fueron preparados de antemano por expertos (lo que permite un uso inmediato) sin necesidad de conocimientos profundos de IA. La entrega de automatizaciones impulsadas por IA mediante lenguaje natural y chatbots crea un entorno en el que el sistema de automatización se encuentra con los usuarios donde trabajan y de la forma en que trabajan. Esto proporciona una interacción más natural, lo que permite que más trabajadores de una empresa contribuyan y se beneficien de la automatización.   

El enfoque de IBM para la automatización impulsada por IA toma la forma de un sistema de automatización empresarial y de TI convergente con la capacidad de optimizar continuamente descubriendo, decidiendo y tomando medidas como un medio para automatizar procesos en toda una empresa. Con esta visión integral de la automatización, estamos dando un paso audaz hacia la creación de una fuerza laboral híbrida en la que sus empleados, colaborando con sus gemelos digitales, puedan obtener mayores eficiencias en toda su empresa y liberar tiempo y dinero para centrarse en nuevos negocios. oportunidades. 

Con esta publicación, hemos puesto la automatización impulsada por IA en el mapa, pero en realidad solo estamos comenzando. En mi próxima publicación definiré y examinaré con más detalle el proceso que hay detrás de la automatización impulsada por IA, ampliando la perspectiva para incluir la arquitectura y las capacidades.

Además, consulte mi nuevo pódcast llamado "El arte de la automatización", donde invitaré a expertos en la materia a compartir sus ejemplos de cómo la automatización está cambiando la vida cotidiana para mejor.